Los cursos de capacitación de minería de datos locales y dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica los fundamentos de la minería de datos, sus fuentes de métodos, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas, las estadísticas y los sistemas de bases de datos, y su uso y Aplicaciones.
La capacitación en minería de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Costa Rica o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Costa Rica. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
La capacitacidad de la herramienta
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
APRENDIZAJE DE UNA HERRAMIENTA NUEVA
MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
rango de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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sistematizar el conocimiento en el campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
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El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
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Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
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El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
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La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
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Pensé que la información era interesante.
Allison May
Curso: Data Visualization
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Realmente aprecié que Jeff utilizara datos y ejemplos que fueran aplicables a los datos educativos. Lo hizo interesante e interactivo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
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Aprender sobre todos los tipos de gráficos y para qué se utilizan. Aprendiendo el valor del desorden. Aprendiendo sobre los métodos para mostrar datos de tiempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
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Entrenador estaba entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
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Me gustó mucho el contenido / Instructor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
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Soy un aprendiz práctico y esto fue algo que hizo mucho.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
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Me gustaron los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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En general, me beneficio de los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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Disfruté los buenos ejemplos del mundo real, las revisiones de los informes existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
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Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo y DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El ejemplo y el material de capacitación fueron suficientes y facilitaron la comprensión de lo que está haciendo.
Teboho Makenete
Curso: Data Science for Big Data Analytics
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El estilo de entrenamiento de Richard lo mantuvo interesante, los ejemplos del mundo real utilizados ayudaron a llevar los conceptos a casa.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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El contenido, ya que me pareció muy interesante y creo que me ayudaría en mi último año en la Universidad.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Me gustó mucho el mejor.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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El formador se concentró en los temas clave.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Experiencia y gran conocimiento del formador.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Me beneficié de la guía y compartiendo ejemplos de vida + respondiendo a todas las preguntas.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Realmente disfruté aprendiendo cosas nuevas e interesantes.
SIVECO Romania SA
Curso: Data Mining
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Me beneficié de los buenos ejemplos y la oportunidad de seguir adelante.
Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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Realmente disfruté de las manos pasadas ejercicios.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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El entrenador era muy preocupante sobre la comprensión individual.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Excel prestó presentación y me da confianza para construir el conocimiento adquirido.
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Conocimientos de fondo y 'procedencia' del formador.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Recursos
Hafiz Rana - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Go explicaciones de cómo hacemos las cosas.
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Me siento más seguro con la codificación ahora. Nunca lo he hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia espacial y puedo hacerlo cuando sea necesario.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Conocimiento muy bien transferido por el profesor, sin preguntas sin respuesta.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Curso: Data Mining and Analysis
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presentando en forma gráfica y discutiendo el siguiente paso, que se llevará a cabo en SQL
Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.,
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Algunos de nuestros clientes
Data Mining Subcategorías
Programas de los cursos Data Mining
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) es un software de visualización de minería de datos de código abierto. Ofrece una colección de algoritmos de aprendizaje de máquina para la preparación de datos, clasificación, clustering y otras actividades de minería de datos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que desean utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Instalar y configurar Weka
Comprender el entorno y el banco de trabajo.
Realizar tareas de minería de datos utilizando Weka.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
IBM SPSS Modeler es un software utilizado para minería de datos y análisis de texto. Ofrece un conjunto de herramientas de minería de datos que pueden construir modelos predictivos y realizar tareas de análisis de datos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos o a cualquiera que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Comprender los fundamentos de la minería de datos.
Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler.
Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación.
En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos.
Audiencia
- Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas
- Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
14 horas
La minería de datos es el proceso de identificar patrones en big data con métodos de ciencia de datos como el aprendizaje automático. Usando Excel como un conjunto de análisis de datos, los usuarios pueden realizar minería y análisis de datos. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos que desean usar Excel para la minería de datos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Explore datos con Excel para realizar minería y análisis de datos.
- Use algoritmos de Microsoft para la minería de datos.
- Comprender conceptos en la minería de datos de Excel .
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de cómo trabajar con el lenguaje SQL en la base de datos Oracle para la extracción de datos a nivel intermedio.
14 horas
Gol:
Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independencia
Los destinatarios:
Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas de minería de datos populares.
21 horas
Curso puede ser proporcionado con cualquier herramienta, incluyendo libre de código abierto de minería de datos de software y aplicaciones
21 horas
Audiencia
Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.
Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.
No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.
Modo de entrega
Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.
Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes
Contenido y software utilizados
Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.
Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
14 horas
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
28 horas
Objetivo:
Los delegados serán capaces de analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que impacte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos.
28 horas
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
14 horas
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la computación estadística, análisis de datos y gráficos. La investigación se utiliza por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.
28 horas
Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos.
Aprenderá a crear parcelas eficaces y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a entender la información oculta.
35 horas
Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.
21 horas
MATLAB es un entorno de computación numérica y un lenguaje de programación desarrollado por MathWorks.
28 horas
El modelado de bóvedas de datos es una técnica de modelado de bases de datos que proporciona almacenamiento histórico a largo plazo de datos que provienen de múltiples fuentes. Una bóveda de datos almacena una única versión de los hechos, o "todos los datos, todo el tiempo". Su diseño flexible, escalable, consistente y adaptable abarca los mejores aspectos de la tercera forma normal (3NF) y el esquema de estrella.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una Bóveda de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI.
- Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos
- Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar)
- Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
- Modeladores de datos
- Especialista en almacenamiento de datos
- Especialistas en inteligencia empresarial
- Ingenieros de datos
- Administradores de bases
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
MonetDB es una base de datos de código abierto que fue pionera en el enfoque de la tecnología columna-tienda.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar MonetDB y cómo sacar el máximo provecho de ella.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender MonetDB y sus características
- Instalar y comenzar con MonetDB
- Explora y realiza diferentes funciones y tareas en MonetDB
- Acelere la entrega de su proyecto maximizando las capacidades de MonetDB
- Desarrolladores
- Expertos técnicos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos de R y cómo trabajar con los datos.
21 horas
KNIME Analytics Platform es una opción de código abierto líder para la innovación basada en datos, que le ayuda a descubrir el potencial oculto en sus datos, extraer nuevas ideas o predecir nuevos futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, una amplia gama de herramientas integradas y la más amplia variedad de algoritmos avanzados disponibles, KNIME Analytics Platform es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista de negocios. Este curso para KNIME Analytics Platform es una oportunidad ideal para que los principiantes, usuarios avanzados y expertos de KNIME se presenten a KNIME , aprendan cómo usarlo de manera más efectiva y cómo crear informes claros y completos basados en los flujos de trabajo de KNIME
14 horas
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que deseen implementar técnicas de análisis de datos más avanzadas para la minería de datos mediante python.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- comprender áreas importantes de minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, análisis de sentimiento de texto, Resumen de texto automático y detección de anomalías de datos.
- compare e implemente diversas estrategias para resolver problemas de minería de datos en el mundo real.
- comprender e interpretar los resultados.
-
Conferencia y discusión
- Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de
- en un entorno de laboratorio en vivo.
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
35 horas
Constanz Information Miner es una plataforma diseñada para la integración, análisis interactivos y informes de datos, disponible bajo el principio de software libre y abierto. KNIME permite la integración de numerosos componentes róóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóó&o data mining) gracias al concepto modular de procesamiento de flujo dados. Interfaz gráfica de usuario y el uso JDBC permite la fácil y rápida montaje de núcleosów (en inglés. nodes) con el fin de combinar rógeniales fuentesóparte de datos, teniendo en cuenta el proceso de procesamiento preliminar - ETL y modelar, analizar y visualizar los datos sin necesidad de utilizar la programación (o en un mínimo). KNIME En cierta medida, como una herramienta de análisis avanzada, se puede considerar una alternativa SAS.
Desde 2006 KNIME se ha utilizado en la investigación farmacéutica, así como en otras áreas como el análisis de datos del cliente (CRM), la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos financieros.
14 horas
R es un lenguaje de programación y un entorno de software para la computación estadística. SAS es una plataforma de software estadístico para análisis predictivo, gestión de datos, análisis avanzados y más. Con R en SAS, los usuarios pueden encontrar grupos naturales de datos para el análisis de cluster que son esenciales para la minería de datos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a los analistas de datos que desean programar con R en SAS para el análisis de cluster.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Utilizar análisis de cluster para la minería de datos
Master R sintaxe para soluciones de cluster.
Clusterización jerárquica y no jerárquica.
Hacer decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones empresariales.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
21 horas
Process mining, or Automated Business Process Discovery (ABPD), is a technique that applies algorithms to event logs for the purpose of analyzing business processes. Process mining goes beyond data storage and data analysis; it bridges data with processes and provides insights into the trends and patterns that affect process efficiency.
Format of the Course
- The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.
Last Updated:
Próximos Cursos Data Mining
De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
2022-12-19 09:30
21 horas
Introducción R para Biólogos
2022-12-20 09:30
28 horas
Minería y Análisis de Datos
2022-12-20 09:30
28 horas
Oracle SQL Intermedio - Extracción de Datos
2023-01-12 09:30
14 horas
Minería de Datos con R
2023-01-25 09:30
14 horas
Consultoría
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